論文の概要: Towards a Prediction of Machine Learning Training Time to Support Continuous Learning Systems Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11226v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 11:35:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-21 16:33:40.992678
• Title: Towards a Prediction of Machine Learning Training Time to Support Continuous Learning Systems Development
• Title（参考訳）: 継続的学習システム開発を支援する機械学習学習時間の予測に向けて
• Authors: Francesca Marzi, Giordano d'Aloisio, Antinisca Di Marco, and Giovanni Stilo
• Abstract要約: 我々は全文を実証研究する。 ZhengらによるFPTC(Time Complexity)アプローチ。 本稿では,ロジスティック回帰とランダムフォレスト分類のための定式化について検討する。 本研究では,本研究から,学習時間の予測が文脈とどのように密接に関連しているかを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.207307163958806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of predicting the training time of machine learning (ML) models has become extremely relevant in the scientific community. Being able to predict a priori the training time of an ML model would enable the automatic selection of the best model both in terms of energy efficiency and in terms of performance in the context of, for instance, MLOps architectures. In this paper, we present the work we are conducting towards this direction. In particular, we present an extensive empirical study of the Full Parameter Time Complexity (FPTC) approach by Zheng et al., which is, to the best of our knowledge, the only approach formalizing the training time of ML models as a function of both dataset's and model's parameters. We study the formulations proposed for the Logistic Regression and Random Forest classifiers, and we highlight the main strengths and weaknesses of the approach. Finally, we observe how, from the conducted study, the prediction of training time is strictly related to the context (i.e., the involved dataset) and how the FPTC approach is not generalizable.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデル(ML)モデルのトレーニング時間を予測する問題は、科学コミュニティにおいて極めて重要になっている。 mlモデルのトレーニング時間を事前に予測できることは、エネルギー効率と、例えばmlopsアーキテクチャの文脈におけるパフォーマンスの両方において、最良のモデルを自動的に選択することを可能にする。 本稿では,本研究の方向性について述べる。 特に、ZhengらによるFPTC(Full Parameter Time Complexity)アプローチについて広範な実証的研究を行い、機械学習モデルのトレーニング時間をデータセットとモデルの両方のパラメータの関数として形式化する唯一のアプローチについて述べる。 我々は,ロジスティック回帰とランダムフォレスト分類のための定式化について検討し,アプローチの主な長所と短所を強調した。 最後に、本研究から、トレーニング時間の予測が文脈(例えば、関連するデータセット)とどのように関係しているか、そしてFPTCアプローチが一般化できないのかを観察する。

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